Amazon ECS Anywhere 可用雲端容器服務建置本地機器Amazon Redshift ML–使用SQL創建機器學習模型做出預測

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想要更進一步並處理這些數據以訓練機器學習(ML)模型並使用這些模型從倉庫中的數據中產生見解,該怎麼辦?
需要一個以上的人才能完成。我們可以簡化它嗎?

運行SQL命令創建模型後,Redshift ML將指定的數據從Amazon Redshift安全地導出到S3存儲桶,
並調用Amazon SageMaker Autopilot來準備數據(預處理和功能工程),然後選擇適當的預構建算法,並將該算法應用於模型訓練。

Redshift ML處理Amazon Redshift,S3和SageMaker之間的所有交互,包括培訓和編譯中涉及的所有步驟。
訓練模型後,Redshift ML將使用Amazon SageMaker Neo來優化模型以進行部署並將其用作SQL函數。
可以使用SQL函數將機器學習模型應用於查詢,報告和儀表板中的數據。


原文連結:https://lihi1.com/Wwd29

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